Airflow单机搭建
Airflow是基于Python的，就是Python中的一个包。安装要求Python3.6版本之上，Metadata DataBase支持PostgreSQL9.6+，MySQL5.7+，SQLLite3.15.0+。
一、安装Anconda及python3.7
1、官网下载Anconda ,选择linux版本，并安装
下载官网地址：
https://www.anaconda.com/products/individual#macos
2、将下载好的anconda安装包上传至mynode4节点，进行安装
sh Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 【一路回车即可】
Do you accept the license terms? [yes|no]
Yes【继续回车】
... ...
Anaconda3 will now be installed into this location:
/root/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/root/anaconda3] >>> 【回车即可，安装到/root/anaconda3路径下】
... ...
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>>yes【输入yes,回车即可】
... ...
【安装完成】3、配置Anconda的环境变量
在 /etc/profile中加入以下语句：
export PATH=$PATH:/root/anaconda3/bin
#使环境变量生效
source /etc/profile4、安装python3.7 python环境
conda create -n python37 python=3.75、激活使用python37 python环境
conda activate python37【激活使用python37环境，需要先执行下source activate】相关命令如下：
source activate 【初始化conda,必须执行，执行之后可以使用conda命令激活环境】
conda deactivate 【退出当前base环境】
conda activate python37【激活使用python37环境】
conda deactivate 【退出当前使用python37环境】
conda remove -n python37 --all 【删除python37环境】二、单机安装Airflow
单节点部署airflow时，所有airflow 进程都运行在一台机器上，架构图如下：
1、安装Airflow必须需要的系统依赖
Airflow正常使用必须需要一些系统依赖，在mynode4节点上安装以下依赖：
yum -y install mysql-devel gcc gcc-devel python-devel gcc-c++ cyrus-sasl cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-lib 2、在MySQL中创建对应的库并设置参数
aiflow使用的Metadata database我们这里使用mysql,在node2节点的mysql中创建airflow使用的库及表信息。
CREATE DATABASE airflow CHARACTER SET utf8;
create user 'airflow'@'%' identified by '123456';
grant all privileges on airflow.* to 'airflow'@'%';
flush privileges;在mysql安装节点node2上修改”/etc/my.cnf”，在mysqld下添加如下内容：
[mysqld]
explicit_defaults_for_timestamp=1注意：以上配置
explicit_defaults_for_timestamp 系统变量决定MySQL服务端对timestamp列中的默认值和NULL值的不同处理方法。此变量自MySQL 5.6.6 版本引入，默认值为0，在默认情况下，如果timestamp列没有显式的指明null属性，那么该列会被自动加上not null属性，如果往这个列中插入null值，会自动的设置该列的值为current timestamp值。当这个值被设置为1时，如果timestamp列没有显式的指定not null属性，那么默认的该列可以为null，此时向该列中插入null值时，会直接记录null，而不是current timestamp，如果指定not null 就会报错。
在Airflow中需要对应mysql这个参数设置为1。以上修改完成“my.cnf”值后，重启Mysql即可，重启之后，可以查询对应的参数是否生效：
#重启mysql
[root@node2 ~]# service mysqld restart
#重新登录mysql查询
mysql> show variables like 'explicit_defaults_for_timestamp';3、安装Airflo
在node4上切换python37环境，安装airflow，指定版本为2.1.3
(python37) [root@node4 ~]# conda activate python37
(python37) [root@node4 ~]# pip install apache-airflow==2.1.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple默认Airflow安装在$
ANCONDA_HOME/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/airflow目录下。Airflow文件存储目录默认在/root/airflow目录下，但是这个目录需要执行下“airflow version”后自动创建，查看安装Airflow版本信息：
(python37) [root@node4 ~]# airflow version
2.1.3注意：如果不想使用默认的“/root/airflow”目录当做文件存储目录，也可以在安装airflow之前设置环境变量：
(python37) [root@node4 ~]# vim /etc/profile
export AIRFLOW_HOME=/software/airflow
#使配置的环境变量生效
source /etc/profile这样安装完成的airflow后，查看对应的版本会将“AIRFLOW_HOME”配置的目录当做airflow的文件存储目录。
4、配置Airflow使用的数据库为MySQL
打开配置的airflow文件存储目录，默认在$AIRFLOW_HOME目录“/root/airflow”中，会有“airflow.cfg”配置文件，修改配置如下：
[core]
dags_folder = /root/airflow/dags
#修改时区
default_timezone = Asia/Shanghai
# 配置数据库
sql_alchemy_conn=mysql+mysqldb://airflow:123456@node2:3306/airflow?use_unicode=true&charset=utf8
[webserver]
#设置时区
default_ui_timezone = Asia/Shanghai
#设置DAG显示方式
# Default DAG view. Valid values are: ``tree``, ``graph``, ``duration``, ``gantt``, ``landing_times``
dag_default_view = graph
[scheduler]
#设置默认发现新任务周期，默认是5分钟
# How often (in seconds) to scan the DAGs directory for new files. Default to 5 minutes.
dag_dir_list_interval = 305、安装需要的python依赖包
初始化Airflow数据库时需要使用到连接mysql的包，执行如下命令来安装mysql对应的python包。
(python37) [root@node4 ~]# pip install mysqlclient -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple6、初始化Airflow 数据库
(python37) [root@node4 airflow]# airflow db init初始化之后在MySQL airflow库下会生成对应的表。
7、创建管理员用户信息
在node4节点上执行如下命令，创建操作Airflow的用户信息:
airflow users create \
--username airflow \
--firstname airflow \
--lastname airflow \
--role Admin \
--email xx@qq.com执行完成之后，设置密码为“123456”并确认，完成Airflow管理员信息创建。
三、启动Airflow
1、启动webserver
#前台方式启动webserver
(python37) [root@node4 airflow]# airflow webserver --port 8080
#以守护进程方式运行webserver,端口默认8080。 ps aux|grep webserver查看后台进程
airflow webserver --port 8080 -D2、启动scheduler
新开窗口，切换python37环境，启动Schduler：
#前台方式启动scheduler
(python37) [root@node4 ~]# airflow scheduler
#以守护进程方式运行Scheduler,ps aux|grep scheduler 查看后台进程
airflow scheduler -D3、访问Airflow webui
浏览器访问：http://node4:8080
输入前面创建的用户名：airflow 密码：123456